Elasticsearch

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原创 2022-06-16 11:26:11 178 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ElasticSearch——全文搜索引擎 一、为什么需要全文搜索引擎？首先先来了解一个概念，在我们生活中一般来说有两种数据：结构化数据、非结构化数据结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据：非结构化数据又可称为全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。对于结构化数据我们可以直接从数据库查询，而对于非结构化的数据此时就要用到全文检索的方式查询，比如对一个文档或者网页中的内容文本每个词建立一个索引，把这些非结构化的变成结构化的方式然后来查询。全文搜索引擎百度百科定义：全文搜索引擎是目前阅读详情

1 简介

Lucene
Java编写的信息搜索工具包（Jar包），Lucene只是一个框架，熟练运用Lucene非常复杂。
Elasticsearch
基于Lucene分布式海量数据近实时搜索引擎。采用的策略是将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
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接入方式

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功能

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构成

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常用案例

搜索
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日志分析

2 入门

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文档（记录）

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api

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批量操作（减少网络开销）

注意

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索引（表）

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索引模板

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节点

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分片

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倒排索引

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elasticsearch的倒排索引

分词

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Search api

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url search

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request body search

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Mapping

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数据类型

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多字段类型

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聚合分析

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3 深入

term（不分词）

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全文查询（分词）

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结构化查询

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相关性及算分

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多字段查询（bool query）

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单字符串多字段查询

Dis Max Query
Multi Match
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多语言和中文分词的搜索（分词）

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搜索模板（Search Template）

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索引别名（Index Alias）

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搜索结果重新算分排序（Function Score）

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纠错（Term&Phrase Suggester）

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自动补全（The Completion Suggester）

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上下文感知（Context Suggester）

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排序

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分页（Search After和Scroll api）

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聚合分析（Aggregation）

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1. Metric Aggregation（函数，mix、max、avg）

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2. Bucket Aggregation（分组）

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Terms Aggregation（按照值分桶）

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Range & Histogram（直方图）聚合

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range

Histogram

3. Pipeline Aggregation（聚合结果再聚合）

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4. 聚合作用范围

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5. 聚合精准度

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4 分布式

集群、节点

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分片（主分片和副本分片）

主分片创建后更改数量需要重新index
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搜索机制

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并发写

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5 API

es

启动
cd C:\software\elasticsearch-7.12.0\bin
bin目录下 elasticsearch
查看启动状态
http://localhost:9200/
查看集群节点
http://localhost:9200/_cat/nodes
查看插件
elasticsearch-plugin list
安装插件
elasticsearch-plugin install analysis-icu
查看集群状态
http://localhost:9200/_cluster/health

kibana

kibana
启动
cd C:\software\kibana-7.12.0-windows-x86_64\bin
bin目录下 kibana

参数

boost 字段权重
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Tie Breaker

** _seq_no**
和_version类似,严格递增的序列号,保证后写入doc的_seq_no大于先写入doc的_seq_no

** _primary_term**
每当priamry shard重新分配时,这个字段就会自增1

primary shard
分片数

replica shard
副本数

工具

Cerebro（https://github.com/lmenezes/cerebro/releases）

高可用

副本分片

可扩展

主分片

高性能

收录于

数据库

标签

#elasticsearch #搜索引擎 #lucene

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